Hiểu biết về sự thích nghi chuyển hóa thông qua tiến hóa vi khuẩn trong phòng thí nghiệm và phân tích chuyển đổi - ômics

Takaaki Horinouchi1, Chikara Furusawa1,2
1Center for Biosystems Dynamics Research, RIKEN, Osaka, Japan
2Universal Biology Institute, The University of Tokyo, Tokyo, Japan

Tóm tắt

Nhiều bệnh như hội chứng chuyển hóa, ung thư, các bệnh viêm nhiễm và các hiện tượng bệnh lý có thể hiểu như một sự tái cấu trúc thích nghi của trạng thái chuyển hóa (thích nghi chuyển hóa). Một trong những phương pháp hiệu quả để tiết lộ tính chất của các mạng lưới chuyển hóa là sử dụng các sinh vật mô hình như vi sinh vật, mà dễ dàng thí nghiệm hơn so với các sinh vật bậc cao. Bằng cách sử dụng phương pháp tiến hóa trong phòng thí nghiệm, chúng tôi có thể làm sáng tỏ các động lực tiến hóa trong nhiều môi trường căng thẳng, cung cấp cho chúng tôi một hiểu biết về sự thích nghi chuyển hóa. Ngoài ra, sự tích hợp giữa dữ liệu ômics và dữ liệu hình thái cho phép chúng tôi làm rõ các biến đổi di truyền và hình thái trong suốt quá trình thích nghi. Trong bài tổng quan này, chúng tôi mô tả các nghiên cứu gần đây của chúng tôi về tiến hóa vi khuẩn trong phòng thí nghiệm và phương pháp ômics để làm rõ quá trình thích nghi căng thẳng. Chúng tôi cũng đã thu được dữ liệu hình thái có độ phân giải cao bằng cách sử dụng hệ thống nuôi cấy tự động của chúng tôi. Bằng cách kết hợp các dữ liệu di truyền và biểu hiện gen trong các dữ liệu hình thái có thông lượng cao, chúng tôi có thể thảo luận về mạng lưới chuyển đổi phức tạp của sự thích nghi chuyển hóa.

Từ khóa

#thích nghi chuyển hóa #tiến hóa vi khuẩn #phân tích ômics #dữ liệu hình thái #mạng lưới chuyển đổi

Tài liệu tham khảo

Atsumi S, Wu T-Y, Machado IMP et al (2010) Evolution, genomic analysis, and reconstruction of isobutanol tolerance in Escherichia coli. Mol Syst Biol 6:449. https://doi.org/10.1038/msb.2010.98

Bamba T, Lee JW, Matsubara A, Fukusaki E (2012) Metabolic profiling of lipids by supercritical fluid chromatography/mass spectrometry. J Chromatogr A 1250:212–219. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2012.05.068

Bennett AF, Dao KM, Lenski RE (1990) Rapid evolution in response to high-temperature selection. Nature 346:79–81. https://doi.org/10.1038/346079a0

Bennett AF, Lenski RE (2007) An experimental test of evolutionary trade-offs during temperature adaptation. Proc Natl Acad Sci U S A 104:8649–8654. https://doi.org/10.1073/pnas.0702117104

Bennett BD, Kimball EH, Gao M et al (2009) Absolute metabolite concentrations and implied enzyme active site occupancy in Escherichia coli. Nat Chem Biol 5:593–599. https://doi.org/10.1038/nchembio.186

Bentley DR, Balasubramanian S, Swerdlow HP et al (2008) Accurate whole human genome sequencing using reversible terminator chemistry. Nature 456:53–59. https://doi.org/10.1038/nature07517

Conrad TM, Lewis NE, Palsson BØ (2011) Microbial laboratory evolution in the era of genome-scale science. Mol Syst Biol 7:509. https://doi.org/10.1038/msb.2011.42

Dragosits M, Mattanovich D (2013) Adaptive laboratory evolution – principles and applications for biotechnology TL - 12. Microb Cell Factories 12:64. https://doi.org/10.1186/1475-2859-12-64

Dragosits M, Mozhayskiy V, Quinones-Soto S et al (2013) Evolutionary potential, cross-stress behavior and the genetic basis of acquired stress resistance in Escherichia coli. Mol Syst Biol 9:643. https://doi.org/10.1038/msb.2012.76

Furusawa C, Horinouchi T, Maeda T (2018) Toward prediction and control of antibiotic-resistance evolution. Curr Opin Biotechnol 54:45–49. https://doi.org/10.1016/j.copbio.2018.01.026

Gillings MR, Paulsen IT, Tetu SG (2017) Genomics and the evolution of antibiotic resistance. Ann N Y Acad Sci 1388:92–107. https://doi.org/10.1111/nyas.13268

Greenacre EJ, Brocklehurst TF (2006) The acetic acid tolerance response induces cross-protection to salt stress in Salmonella typhimurium. Int J Food Microbiol 112:62–65. https://doi.org/10.1016/j.ijfoodmicro.2006.05.012

Gunasekera TS, Csonka LN, Paliy O (2008) Genome-wide transcriptional responses of Escherichia coli K-12 to continuous osmotic and heat stresses. J Bacteriol 190:3712–3720. https://doi.org/10.1128/JB.01990-07

Harden MM, He A, Creamer K et al (2015) Acid-adapted strains of Escherichia coli K-12 obtained by experimental evolution. Appl Environ Microbiol 81:1932–1941. https://doi.org/10.1128/AEM.03494-14

Horinouchi T, Maeda T, Kotani H, Furusawa C (2020) Suppression of antibiotic resistance evolution by single-gene deletion. Sci Rep 4178:1–9. https://doi.org/10.1038/s41598-020-60663-6

Horinouchi T, Minamoto T, Suzuki S et al (2014) Development of an automated culture system for laboratory evolution. J Lab Autom 19:478–482. https://doi.org/10.1177/2211068214521417

Horinouchi T, Sakai A, Kotani H et al (2017a) Improvement of isopropanol tolerance of Escherichia coli using adaptive laboratory evolution and omics technologies. J Biotechnol 255:47–56. https://doi.org/10.1016/j.jbiotec.2017.06.408

Horinouchi T, Suzuki S, Kotani H et al (2017b) Prediction of cross-resistance and collateral sensitivity by gene expression profiles and genomic mutations. Sci Rep 7:14009. https://doi.org/10.1038/s41598-017-14335-7

Jiang L, Li S, Hu Y et al (2012) Adaptive evolution for fast growth on glucose and the effects on the regulation of glucose transport system in Clostridium tyrobutyricum. Biotechnol Bioeng 109:708–718. https://doi.org/10.1002/bit.23346

Kishimoto T, Iijima L, Tatsumi M et al (2010) Transition from positive to neutral in mutation fixation along with continuing rising fitness in thermal adaptive evolution. PLoS Genet 6:1–10. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1001164

Lazar V, Pal Singh G, Spohn R et al (2014) Bacterial evolution of antibiotic hypersensitivity. Mol Syst Biol 9:700–700. https://doi.org/10.1038/msb.2013.57

Lee DH, Palsson BO (2010) Adaptive evolution of Escherichia coli K-12 MG1655 during growth on a nonnative carbon source, L-l,2-propanediol. Appl Environ Microbiol 76:4158–4168. https://doi.org/10.1128/AEM.00373-10

Lenski RE (1998) Bacterial evolution and the cost of antibiotic resistance. Int Microbiol 1:265–270. https://doi.org/10.2436/im.v1i4.27

Leroi AM, Bennett AF, Lenski RE (1994) Temperature acclimation and competitive fitness: an experimental test of the beneficial acclimation assumption. Proc Natl Acad Sci U S A 91:1917–1921. https://doi.org/10.1073/pnas.91.5.1917

Levin-Reisman I, Ronin I, Gefen O et al (2017) Antibiotic tolerance facilitates the evolution of resistance. Science 355:826–830. https://doi.org/10.1126/science.aaj2191

Leyer GJ, Johnson EA (1993) Acid adaptation induces cross-protection against environmental stresses in Salmonella typhimurium. Appl Environ Microbiol 59:1842–1847. https://doi.org/10.1128/aem.59.6.1842-1847.1993

Maeda T, Horinouchi T, Sakata N et al (2019) High-throughput identification of the sensitivities of an Escherichia coli ΔrecA mutant strain to various chemical compounds. J Antibiot (Tokyo) 72:566–573. https://doi.org/10.1038/s41429-019-0160-5

Matsumoto M, Matsuzaki F, Oshikawa K et al (2017) A large-scale targeted proteomics assay resource based on an in vitro human proteome. Nat Methods 14:251–258. https://doi.org/10.1038/nmeth.4116

Matsusako T, Toya Y, Yoshikawa K, Shimizu H (2017) Identification of alcohol stress tolerance genes of Synechocystis sp. PCC 6803 using adaptive laboratory evolution. Biotechnol Biofuels 10:307. https://doi.org/10.1186/s13068-017-0996-5

Miura F, Shibata Y, Miura M et al (2019) Highly efficient single-stranded DNA ligation technique improves low-input whole-genome bisulfite sequencing by post-bisulfite adaptor tagging. Nucleic Acids Res 47:e85. https://doi.org/10.1093/nar/gkz435

Nagalakshmi U, Wang Z, Waern K et al (2008) The transcriptional landscape of the yeast genome defined by RNA sequencing. Science 320:1344–1349. https://doi.org/10.1126/science.1158441

Ozyamak E, De Almeida C, De Moura APS et al (2013) Integrated stress response of Escherichia coli to methylglyoxal: transcriptional readthrough from the nemRA operon enhances protection through increased expression of glyoxalase I. Mol Microbiol 88:936–950. https://doi.org/10.1111/mmi.12234

Reyes LH, Abdelaal AS, Kao KC (2013) Genetic determinants for n-butanol tolerance in evolved Escherichia coli mutants: cross adaptation and antagonistic pleiotropy between n-butanol and other stressors. Appl Environ Microbiol 79:5313–5320. https://doi.org/10.1128/AEM.01703-13

Suzuki S, Horinouchi T, Furusawa C (2014) Prediction of antibiotic resistance by gene expression profiles. Nat Commun 5:5792. https://doi.org/10.1038/ncomms6792

Tokuyama K, Toya Y, Horinouchi T et al (2018) Application of adaptive laboratory evolution to overcome a flux limitation in an Escherichia coli production strain. Biotechnol Bioeng 115:1542–1551. https://doi.org/10.1002/bit.26568

Umeyama T, Ito T (2017) DMS-Seq for in vivo genome-wide mapping of protein-DNA interactions and nucleosome centers. Cell Rep 21:289–300. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2017.09.035

Winkler JD, Kao KC (2014) Recent advances in the evolutionary engineering of industrial biocatalysts. Genomics 104:406–411. https://doi.org/10.1016/j.ygeno.2014.09.006

Ying BW, Matsumoto Y, Kitahara K et al (2015) Bacterial transcriptome reorganization in thermal adaptive evolution. BMC Genomics 16:802. https://doi.org/10.1186/s12864-015-1999-x

Yugi K, Kubota H, Hatano A, Kuroda S (2016) Trans-omics: how to reconstruct biochemical networks across multiple ‘omic’ layers. Trends Biotechnol 34:276–290. https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2015.12.013

Yugi K, Kuroda S (2018) Metabolism as a signal generator across trans-omic networks at distinct time scales. Curr Opin Syst Biol 8:59–66. https://doi.org/10.1016/j.coisb.2017.12.002

Zampieri M, Enke T, Chubukov V et al (2017) Metabolic constraints on the evolution of antibiotic resistance. Mol Syst Biol 13:917. https://doi.org/10.15252/msb.20167028